Actu d'actuaires

Evolutions récentes de la mortalité générale en France

L'évolution de la mortalité de la population générale en France a été perturbée ces dernières années (voir par exemple cette présentation). L'INSEE vient de publier les informations sur l'année 2024, ce qui permet de mettre en perspective l'évolution du taux moyen de mortalité en France (le graphique suivant actualise celui présenté dans ce billet, qui explique son contenu) :

On observe notamment sur ce graphique, qu'après l'anomalie des années 2020 à 2022, les années 2023 et 2024 semblent avoir retrouvé un niveau de mortalité dans le prolongement de la tendance des années précédentes, avec une dynamique déterminée par la concurrence entre la baisse tendancielle des taux de décès et le vieillissement de la population. Ce constat est cohérent avec les anticipations de l'INSEE qui n'a pas revu de manière sensible les tendances d'évolution des taux de mortalité pour les années à venir..

Age biologique et prévention en assurance

L'âge biologique (BA) fournit une mesure simple pour rassembler des informations complexes sur la santé en une seule mesure interprétable. Cette étude évalue les méthodes de détermination de l'âge biologique en tant qu'outil de prévention dans le domaine de l'assurance, en se concentrant sur leur capacité à prédire la mortalité et l'incidence des maladies.

En utilisant les données de la National Health en Nutrition Examination Survey (NHANES), nous comparons quatre méthodes de calcul proposées dans la littérature - régression linéaire multiple (MLR), méthode Klemera-Doubal (KDM), PhenoAge et Random Forest (RF). Nous incluons une application pratique de l'estimation du nombre de décès à partir des tables de mortalité.

Les résultats obtenus montrent que PhenoAge et RF surpassent systématiquement les autres méthodes dans la prédiction de la mortalité et fournissent une meilleure correspondance avec les décomptes de décès observés après calibration.

De plus, PhenoAge est flexible et adaptable pour les applications axées sur la prévention, en particulier pour estimer le nombre de décès. En effet, le lien entre PhenoAge, l’âge chronologique et les marqueurs biologiques ou de comportement est simple :

Le calibrage de ces méthodes pour les aligner sur les risques de mortalité absolus, comme le montrent leurs biais initiaux dans l'estimation du nombre de décès est assez délicat :

Les âges biologiques peuvent s’écarter significativement de l’âge chronologique :

Toutefois, lorsque PhenoAge est calibré avec la table de mortalité approprié cela permet d’obtenir une bonne estimation du nombre de décès.

Mais la valeur principale de l'analyse BA réside dans son double rôle d’un estimateur de risque fiable et d’outil de communication efficace pour promouvoir des comportements de santé préventifs. Le projet Qalydays avait par exemple choisi d’utiliser un BA comme aide à la souscription d’un contrat d’assurance dépendance.

En abordant les questions de calibrage et en adaptant les méthodes d'analyse des risques à des contextes d'assurance spécifiques, cette recherche souligne le potentiel de l'analyse des risques pour améliorer les programmes de prévention, en alignant les incitations en matière de santé pour les assurés et les assureurs.

Mesure de l'espérance de vie en bonne santé en France

Le développement d'indicateurs de santé pour mesurer l'espérance de vie en bonne santé (EVS) contribue à l'évaluation de la santé publique. Si les méthodes et les données permettant de réaliser cette évaluation varient considérablement en nature et en qualité, traditionnellement, la collecte de données sur la santé repose sur des enquêtes auprès de la population.

Toutefois, ces études, généralement de taille limitée, n'englobent qu'un segment restreint mais représentatif de la population. Cette limitation peut nécessiter l'estimation séparée des taux d'incidence et de mortalité, ce qui limite considérablement les méthodes d'analyse disponibles,

L'approche présentée dans cet article,

Sorochynkyi O. ; Guibert Q. ; Planchet F. ; Schwarzinger M. [2024] Estimating Disease-Free Life Expectancy based on Clinical Data from the French Hospital Discharge Database, Risks, 12(6), 92 https://www.mdpi.com/2227-9091/12/6/92

utilise un extrait de la base de données nationale française des hospitalisation (PMSI), qui fournit des informations basées sur la trajectoire hospitalière de chaque patient admis à l'hôpital en France entre 2008 et 2013. pour définir des indicateurs de santé :

L’analyse se concentre sur l'espérance de vie en bonne santé (Dis-FLE),

Ce travail illustre les avantages et les inconvénients de l'utilisation de grands ensembles de données cliniques comme base pour des indicateurs de santé robustes, en particulier les possibilités qu'offrent ces données pour une compréhension plus complète de l'état de santé d'une population.

En particulier, l’étude mesure les taux de risque en fonction de l'âge en tenant compte du sexe, de la consommation d'alcool et de tabac, de l'obésité, ainsi que de la situation géographique:

Volatilité de court terme de la mortalité et anticipations d'espérance de vie

Comme on a eu l'occasion de le montrer ici (par exemple dans ce billet), la mortalité présente des fluctuations de court terme liées à des événements affectant la survie, notamment les épidémies saisonnières plus ou moins sévères et à l'effet "moisson".

On propose dans ce travail

Gautier De La Plaine G., Planchet F. [2024] « Adding shocks to a prospective mortality model », Risks, 12(3), 57.

une généralisation du modèle log-Poisson (version probabiliste du modèle de Lee-Carter) qui permet de prendre en compte ce phénomène.

Les résultats obtenus montrent que l’impact de cette volatilité additionnelle est négligeable sur les indicateurs de tendance centrale.

En revanche, on constate un impact matériel sur le besoin en capital associé au risque de longévité, un peu moins de 15 % de ce besoin étant induit par la présence de cette volatilité. Le complément est associé à l’incertitude sur la tendance d’évolution des taux de décès.

Ainsi, si le principal aléa associé à la construction d’une table de mortalité prospective reste l’incertitude attachée à la détermination de la tendance (voir Juillard et al. [2008] et Juillard et Planchet [2006] pour des analyses détaillées sur ce point), la prise en compte de ces fluctuations de court terme du niveau de mortalité permet une meilleure compréhension des déterminants du risque de longévité.

Références

Juillard M., Planchet F., Thérond P.E. [2008] « Perturbations extrêmes sur la dérive de mortalité anticipée », Assurances et gestion des risques, Vol. 76 (3).

Juillard M., Planchet F. [2006] « Mesure de l’incertitude tendancielle sur la mortalité – application à un régime de rentes », Assurances et gestion des risques, Vol. 75 (3).

Anticipations des gains d'espérances de vie par l'INSEE

L'INSEE publie régulièrement des tables de mortalité prospectives pour la population française, tables basées sur des hypothèses d'évolution des taux de mortalité à chaque âge avec le temps (2010 : IP n°1320, 2016 : IP n°1619, 2021 : IP n°1881).

Ces études montrent que, si la tendance à l'augmentation de l'espérance de vie n'est pas remise en cause, sa vitesse est revue régulièrement à la baisse :

Ceci est la conséquence d"hypothèses moins favorables sur la vitesse de décroissance des taux de décès, que l'on peut illustrer en comparant les taux de décès moyens pondérés par la structure d'âges de la population française en 2022 :

Une analyse plus complète des travaux de l'INSEE est disponible ici.

Elargissement de l’accès à l’emprunt en cas de pathologie grave à partir de l’open data

En France, l’accès à l’emprunt nécessite l’obtention d’une assurance emprunteur et la présence d’une pathologie chez le demandeur peut être un motif de refus. Améliorer la connaissance des risques de santé et mutualiser davantage les risques sont deux pistes d’élargissement de l’accès à l’emprunt.

Dans ce travail

Debonneuil E., Péju M., Planchet F. [2021] Proposition d’élargissement de l'accès à l'emprunt en cas de pathologie grave à partir de l'open data, ISFA, Document de travail.

on montre qu’à l’aide de données issues de l’open data, il est possible d’affiner sensiblement la finesse de description des risques de décès et d’arrêt de travail pour des pathologies graves, conduisant actuellement à de nombreux refus d’assurance. Une appréciation plus précise de ces risques permet de facto d’inclure plus de personnes dans l’assurance avec des surrisques qui permettent de contenir la prime à un niveau raisonnable.

Les exemples de pathologies pris suggèrent qu’il est possible de couvrir l’ensemble des cancers du sein non métastatiques ou encore l’ensemble des cas de diabète sans néphropathie sans nécessiter de mutualiser des risques sévères avec des risques faibles.

La méthodologie présentée permet d’étendre le travail à bien d’autres pathologies, même si chaque pathologie nécessite des efforts bibliographiques et de recoupement d’informations importants.

 

Covid : mortalité, vaccination, bénéfices et risques

La mortalité induite par le Covid depuis mars 2020 est très largement déterminée par l'âge ; ce point est largement documenté et, en France, on observe (voir ce site d'où est tiré le graphique ci-dessous) que 91 % des décès interviennent après 65 ans, 8 % entre 45 et 64 et 1 % avant 45 ans :

De plus, les décès observés avant 65 ans sont très majoritairement associés à des comorbidités (hypertension, obésité, diabète, etc.). Au global, seuls 3 à 4 % des personnes décédées du Covid ne présentaient aucune comorbidité.

On déduit donc de ces observations que les personnes de moins de 65 ans sans comorbidité ne courent, statistiquement parlant, pas de risque majeur.

Dès lors, si proposer la vaccination aux personnes à risque apparaît légitime, sa pertinence pour les autres apparaît discutable. L'Inserm nous indique que

La vaccination consiste à protéger un individu contre une maladie en stimulant son système immunitaire.

La vaccination est donc en premier lieu une protection pour la personne exposée au risque. La décision de se vacciner résulte donc d'une analyse bénéfice / risque fonction des caractéristiques de chaque individu. Un individu pour lequel le Covid n'est pas un risque, prendre la décision de se vacciner alors que la vaccination en induit un, même faible, n'est donc pas rationnel du point de vue individuel.

Sa rationalité collective (avec l'argument souvent avancé de "protéger les vaccinés") est discutable : les vaccins utilisés en France conduisent a priori à une baisse de 90 % des décès et des formes graves. Le risque résiduel est donc connu et contenu.

Généraliser la vaccination à l'ensemble de la population pour tenter de transférer le risque résiduel qui pèse sur les plus âgés vers les plus jeunes viole par ailleurs le principe de précaution : cela revient à transférer un risque faible et maitrisé à des individus pour lesquels, compte tenu du peu de recul sur l'utilisation massive des technologies utilisées, le risque est mal connu et donc non maitrisé.

La protection du groupe à risque, facilement identifiable, offre donc collectivement une protection suffisante, cohérente avec une analyse "coût / bénéfice" à la fois individuelle et collective.

Mortalité en France en 2020 - suite

Une première analyse de la mortalité globale en France en 2020 a été proposée dans ce billet. En s'appuyant sur une comparaison directe du nombre de décès survenus en France en 2020 par rapport aux deux années précédentes, on constatait que la surmortalité observée en 2020 restait d'une ampleur contenue.

Mais on observe des fluctuations importantes du taux moyen de mortalité d'une année à l'autre, les années présentant une surmortalité significative du fait d'un événement particulier (épisode grippal ou canicule) étant suivies d'une ou deux années de sous-mortalité (effet "moisson", voir par exemple le graphique dans ce billet). 

Dans ce document de travail

Toubiana L., Mucchielli L., Chaillot P, Bouauda J. [2021] L’épidémie de Covid-19 a eu un impact relativement faible sur la mortalité en France, IRSAN, Document de travail.

les auteurs montrent qu'en intégrant cet effet dans l'analyse de la surmortalité de l'année 2020, avec un lissage des variations annuelles sur 3 ans, on peut considérer qu'environ la moitié de la surmortalité brute observée par rapport aux années 2018 et 2019 est attribuable à un rattrapage. En effet, l'année 2017 est marquée par un épisode grippal assez sévère et les deux années suivantes présentent une sous-mortalité par rapport à la tendance (cf. dans ce billet).

En première approche, on pourrait donc décomposer le taux de 9 % d'augmentation de la mortalité 2020 en

9 % = 1 % (effet de structure lié au vieillissement)

       + 4 % (rattrapage de la sous-mortalité des années 2018 et 2019)

       + 4 % (surmortalité liée au Covid)

De ce point de vue, la pandémie de 2020 ne se distingue pas particulièrement d'épidémies grippales précédentes. Pour ce qui concerne l'année 2021, sur la base des données publiées par l'INSEE arrêtée au 26/03/2021, après une légère surmortalité en février et mars, le nombre de décès observés en France a rejoint le moyenne 2015-2019 depuis fin février.

Taux de mortalité en France depuis 1982

Dans ce précédent billet, la mortalité en France pour l'année 2020 a été rapprochée de celle des années 2018 et 2019. On prolonge ici cette analyse en mettant en perspective l'évolution du taux de mortalité global en France depuis 1982.

On obtient le graphique suivant ;

Orienté à la baisse de 1982 à 2004, le taux de mortalité de la population française augmente depuis chaque année. Ce taux est en effet déterminé par deux éléments évoluant en sens inverse : la mortalité à un âge donné, qui baisse tendanciellement de manière assez régulière depuis les années 1950 (et avant en enlevant les guerres) et la structure par âge de la population, dans laquelle le poids des personnes plus âgées croît. Depuis le début des années 2000, l'effet de vieillissement de la population (de l'ordre d'un cinquième d'année par an) l'emporte (cf. sur ce point le travail de F. Grouhel accessible ici). L'effet du vieillissement induit, toutes choses égales par ailleurs, une augmentation du taux de décès moyen annuel entre 0,6 et 0,8 %.

On note que la mortalité globale en France est au niveau de celle de l'année 1986. Comme en 1986 la population était en moyenne 6 ans plus jeune qu'en 2020, on en déduit que les taux de mortalité à chaque âge étaient plus élevés que ceux de 2020. En d'autres termes, le risque de mortalité d'un individu est, en 2020, plus faible, toutes choses égales par ailleurs, qu'en 1986. Pour ceux qui sont assez âgés pour avoir vécu en 1986, la situation sanitaire de l'époque, pas si ancienne finalement, n'apparaissait pas mauvaise... L'aversion au risque des individus a vraisemblablement augmenté au cours des dernières années.

Enfin, lorsque l'on examine les variations annuelles du taux de mortalité, on observe une volatilité assez forte :

La déviation de l'année 2020 est du même ordre que celle de 2004, année où la mortalité a été sensiblement plus basse du fait de l'"effet moisson" de la canicule de 2003. On voit également la tendance à l'augmentation du taux de décès moyen, augmentation qui s'accélère avec le temps du fait de la convexité de la table de mortalité.

Au global, la mortalité de l'année 2020, si elle est sensiblement plus élevée que celle des années précédentes, n'atteint pas des niveaux catastrophiques.

Mortalité en France en 2020

La situation de mortalité en France sur la base des informations disponibles à début novembre  a été discutée ici. L'INSEE a mis à jour les décomptes de données qu'elle fournie sur le sujet, à jour au 29/12/2020 (voir cette page).

il est donc possible d'établir quelques constats factuels sur le niveau de la surmortalité en France en 2020 par rapport, notamment aux années 2018 et 2019 ;

	2018	2019	2020
Taille de la population	66 777 066	66 978 000	67 063 703
Nombre de décès	604 606	608 011	659 941
Taux de mortalité global	0,91%	0,91%	0,98%
Excédent de mortalité (nombre)	55 335	51 930
Excédent de mortalité (taux additionnel)	0,08%	0,08%
Surmortalité relative	9,2%	8,5%

On note ainsi que l'augmentation de mortalité est inférieure à 10 % ; exprimée en taux de décès additionnel venant s'ajouter au taux de décès constaté en 2018 ou 2019, on mesure ainsi un excès de mortalité de 0,08 %. Pour évaluer la sévérité de ce niveau, on peut le rapprocher de celle de la grippe de Hong-Kong de l'hiver 1969-1970 :

Excédent de mortalité grippe de Hong-Kong (1969-1970)	40 000
Taille de la population en 1970	50 763 920
Excédent de mortalité (taux additionnel)	0,08%

Même si d'un coté (France 2020), on considère la mortalité toutes causes sur une année et de l'autre (grippe de Hong-Kong), un événement à cheval sur 2 années, en faisant l'hypothèse raisonnable que la surmortalité de 2020 est la conséquence de la pandémie de Covid 19, on est conduit à conclure que les 2 événements ont, sur un an, des sévérités proches.

Par rapport au scénario de pandémie de sévérité bicentenaire de Solvabilité 2, la surmortalité de 2020 est de l'ordre de 50 % (on l'avait évalué à 1/3 début novembre avec l'impact de la première vague seulement). Ainsi la surmortalité de l'année 2020 reste modérée (en tenant compte des deux jours de mortalité non comptabilisés dans les chiffres ci-dessus. le taux de 0,08 % reste inchangé).

Enfin, on peut observer que, comme on l'avait évoqué dans ce précédent billet, le décompte des décès publié par SPF ne fournit pas un indicateur fiable de surmortalité : au 29/12/2020, SPF indique 64 000 décès attribués au Covid, alors que le nombre de décès supplémentaires est entre 53 et 55 000 selon que l'on regarde 2018 ou 2019 comme référence. En d'autres termes, entre 15 et 20 % des décès "Covid" de SPF ne sont pas directement liés au Covid et seraient intervenus sans la pandémie.